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1. 概述
根据具体需求（实时性、计算资源、噪声特性）选择合适的方法，实际应用中常结合多种方法（如UKF与神经网络结合）。
- 传统方法 （KF/EKF/UKF/PF）依赖数学模型，适合动态系统；
- 数据驱动方法 （神经网络）适合复杂非线性问题；
- 混合方法 （如UKF+神经网络）可结合模型先验与数据驱动优势。
| 方法 | 适用系统 | 计算复杂度 | 动态适应性 | 噪声要求 | 典型应用 |
|---|---|---|---|---|---|
| 加权平均法 | 静态 | 低 | 无 | 已知噪声方差 | 温度传感器融合 |
| 卡尔曼滤波 | 线性动态 | 中等 | 强 | 高斯噪声 | 导航系统 |
| 扩展卡尔曼滤波 | 弱非线性 | 中等 | 中等 | 高斯噪声 | 无人机姿态估计 |
| 无迹卡尔曼滤波 | 强非线性 | 较高 | 强 | 高斯噪声 | 自动驾驶目标跟踪 |
| 粒子滤波 | 非线性/非高斯 | 高 | 强 | 任意分布 | 机器人SLAM |
| 互补滤波 | 静态/动态 | 低 | 中等 | 无特殊要求 | IMU与磁力计融合 |
| 协方差交集 | 任意 | 中等 | 中等 | 未知相关性 | 分布式传感器网络 |
| 贝叶斯估计 | 任意（理论框架） | 高 | 强 | 依赖具体算法 | 医学诊断数据融合 |
| 模糊逻辑推理 | 不确定/模糊系统 | 中等 | 弱 | 无特殊要求 | 智能家居环境感知 |
| 人工神经网络 | 任意（数据驱动） | 高 | 依赖训练数据 | 无特殊要求 | 自动驾驶多模态融合 |
2. 加权平均法
基本原理：对不同类型传感器的数据进行加权平均处理，以获得一个更准确、可靠的融合结果。该方法简单直观，易于实现，通过加权平均法处理后的融合数据，可以减小单一传感器数据可能存在的误差和不确定性，提高整个系统的稳定性和鲁棒性。
- 优点 ：计算简单，实时性高。
- 缺点 ：无法处理动态系统或时变噪声，忽略传感器间的相关性。
- 适用场景 ：静态环境或传感器噪声统计特性已知且稳定的场景（如温度传感器融合）。
3. 卡尔曼滤波
基本原理：通过预测与更新两个步骤，不断迭代地估计系统状态。在预测步骤中，使用系统的动态模型来预测下一时刻的状态，更新步骤中，利用观测数据来修正预测值。其优势在于能够处理带有噪声和不确定性的数据，通过对不同传感器数据融合，减小噪声影响，提高系统精度与稳定性，而且占用内存小，运算速度快，适用于对实时性要求高的系统，常用于低层次实时动态多传感器数据的融合。
- 优点 ：动态系统中实时性好，能融合时序数据。
- 缺点 ：仅适用于线性系统，需准确已知系统模型和噪声统计。
- 适用场景 ：线性动态系统（如导航中的位置与速度估计）。
4. 贝叶斯估计
基本原理：将观测数据的不确定性及先验概率的不确定性结合在一起，得到一个更精确的状态估计，使用前需要尽量准确给出系统先验概率分布，是一个基于概率统计的融合算法，利用先验概率与新的观测数据来更新后验概率。
- 优点 ：理论框架通用。
- 缺点 ：需结合具体算法（如KF、PF）实现。
- 适用场景 ：复杂概率模型设计（如医学诊断数据融合）
5. 模糊逻辑推理
基本原理：使用一个介于 0 与 1 之间的实数表示真实程度或者隶属度。在多传感器融合中，模糊逻辑能够有效地处理不确定性，将这些不确定性因素纳入推理过程中，通过采用系统化的方法对融合过程中的不确定性进行建模，并基于模糊逻辑进行一致性推理，从而得到更为准确和可靠的融合结果。
- 优点 ：灵活处理模糊信息。
- 缺点 ：规则设计依赖专家经验。
- 适用场景 ：环境感知与决策（如智能家居系统）
6. 人工神经网络法
基本原理：利用深度学习模型（如CNN、LSTM）学习多传感器数据的非线性映射关系，通过持续对样本数据进行训练，逐步形成了高效的逻辑推理能力，利用其在信号处理方面的优势与自动推理功能，实现对多传感器数据的精准融合。神经网络算法具备出色的容错性、自适应性、自学习能力及自组织能力，同时能够模拟极为复杂的非线性映射关系。在多传感器系统中，由于每一个传感器所提供的信息都存在一定的不确定性，因此，对这些不确定信息的融合，本质上就是在进行不确定性推理。
- 优点 ：处理高维、非结构化数据。
- 缺点 ：依赖大量训练数据，可解释性差。
- 适用场景 ：复杂模式识别（如自动驾驶多模态融合）
7. 扩展卡尔曼滤波（EKF）
基本原理 ：对非线性系统进行泰勒展开线性化，再应用卡尔曼滤波框架。
优点 ：扩展了KF到非线性场景。
缺点 ：线性化误差可能导致发散，稳定性差。
适用场景 ：弱非线性系统（如无人机姿态估计）
8. 无迹卡尔曼滤波（UKF）
基本原理 ：通过Sigma点采样近似状态分布，避免线性化误差，直接传播均值和协方差。
- 优点 ：精度高于EKF，稳定性更好。
- 缺点 ：计算复杂度较高。
- 适用场景 ：强非线性系统（如自动驾驶目标跟踪）
9.粒子滤波（PF）
基本原理 ：基于蒙特卡洛方法，用大量粒子表示状态分布，通过重采样逼近后验概率。
- 优点 ：处理非高斯、多模态分布。
- 缺点 ：计算量大，需重采样避免粒子退化。
- 适用场景 ：复杂动态系统（如机器人SLAM）
10. 互补滤波
基本原理 ：融合高频（如陀螺仪）和低频（如加速度计）传感器数据，通过滤波器互补抑制噪声。
- 优点 ：计算简单，实时性好。
- 缺点 ：依赖传感器特性匹配。
- 适用场景 ：姿态估计（如IMU与磁力计融合）
11.协方差交集（CI）
基本原理 ：融合未知相关性的多源数据，通过保守估计协方差避免不一致性。
- 优点 ：无需传感器独立性假设。
- 缺点 ：结果偏保守，精度可能下降。
- 适用场景 ：传感器数据相关性未知的场景（如分布式网络）